每 5 行（一个数字间隔）将一列转换为一个新列

Question

我有一个很长的专栏，其中包含大量分析结果（作为 .txt 文件，我将使用 R 阅读）。从顶部开始，前 5 行是对应于 Sample1 的结果，第二组 5 行（第 6、7、8、9 和 10 行）对应于 Sample2，依此类推，从 Sample1 到 Sample57。所以，我想把那个长列分成 57 列，按样本分开。让我们从一个更小的例子开始来简化问题，只使用前两个样本（因此，该列只有 10 个值，每个 5 个）。假设我们有这个列向量：

0.01
0.02
0.45
0.34
0.55
0.78
0.08
0.49
0.50
0.33

而且我知道前 5 个数字对应于 Sample1，第二个对应于 Sample2。我想这样做：

0.01 0.78
0.02 0.08
0.45 0.49
0.34 0.50
0.55 0.33

总的来说，我想将该柱状向量转换为一个矩阵，其中每列长 5 行，并且这些数字的顺序与它们在原始向量中的顺序相同。就好像你把原来的向量切成5行长的片段，然后按顺序粘贴在右边。我搜索了将一列拆分为多列的命令，但它们使用的是识别字符模式的东西。这是一个不同的场景。我还发现了关于终端 Put every N rows of input into a new column 的这个，但我想知道 R 中是否有办法做到这一点，也许也更简单。

有没有办法严格每 5 行执行一次？

Answer 1

是的，您可以执行以下操作：

as.data.frame(split(data, 1:x))

其中 x = 行数 / 5；在你的例子中 x = 2 因为你有 10 个观察

Answer 2

我们可以使用matrix来构造这个

matrix(df1[,1], nrow=5, ncol=2)
#    [,1] [,2]
#[1,] 0.01 0.78
#[2,] 0.02 0.08
#[3,] 0.45 0.49
#[4,] 0.34 0.50
#[5,] 0.55 0.33

如果行数不是 5 的倍数，则使用 tidyverse 中的 spread 或 data.table 中的 dcast (reshape2)

library(tidyverse)
df1 %>%
    mutate(i1 = rep(1:5, length.out=n()), grp = paste0("Col", cumsum(i1==1))) %>%
    spread(grp, Col1) %>%
    select(-i1)
#  Col1 Col2
#1 0.01 0.78
#2 0.02 0.08
#3 0.45 0.49
#4 0.34 0.50
#5 0.55 0.33

数据

df1 <- structure(list(Col1 = c(0.01, 0.02, 0.45, 0.34, 0.55, 0.78, 0.08, 
 0.49, 0.5, 0.33)), .Names = "Col1", class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))

每 5 行（一个数字间隔）将一列转换为一个新列

Convert one column into a new column every 5 rows (a numeric interval)

r

multiple-columns

数据